1 整体架构

从这个图可以看出来，无人船的核心部件就是船体和马达，MCU船控（相当于小脑），工业计算机（相当于大脑），外围传感器，业务传感器。如果再扩展一下，还有遥控器，地面站这些。

2 船体与动力推进系统（硬件外壳与执行机构）

• 船体结构： 常见有单体船、双体船（Maran）。工业和测绘领域极度青睐双体船，因为水面稳定性极佳，抗风浪能力强，且双体之间有极大的空间用来挂载各种吃水深度不同的传感器。

• 动力源： 绝大多数中小型无人船采用纯锂电池组（LiPo/LiFePO4）供电，大一些的采用油电混合。

• 推进器（Thrusters）： * 传统方案是马达驱动螺旋桨+舵机调方向。

  • 现在的趋势是双无刷电机（BLDC）差速推进。通过控制左右两个螺旋桨的转速差来实现转弯、原地掉头（360°旋转），直接取消了机械舵机，极大地降低了机械故障率和密封难度。

大概看了一下目前淘宝上的无人船电机，大概都是这样的PWM控制直流电机。

基本一般民用无人船就是用直流无助PWM调速电机（BLDC）就够了，步进伺服这些基本也不会用。还有一个核心参数就是推力，基本基本上300W能做到6.5KG的推力。

3 核心控制与导航系统（无人船的 MCU / 主控）

3.1 工业网关

基本上就是一台Linux电脑，可以用Openwrt或者ROS，一般SOC算力会比较强甚至集成NPU。

重点外接业务传感器，比如声纳，激光雷达，全景摄像头等。可以在里面部署深度学习模型，同时可以外挂4G，WIFI等模块，实现远程控制。

总的来说就是Linux系统，这里就不多写了。。。

3.2 MCU控制

目前主要是ArduPilot和PX4 autopilot，关于这个部分，我觉得还是挺有趣的。也许有时间我会详细看一下这部分的硬件设计和源码。

基本上就是现在开源界把MCU这部分，从软件到硬件到传感器，全部封装了，对于一般的个人或者小厂商，直接买成品拿来，然后修改一些航行参数就可以直接用了。真的省非常多事。

ArduPilot

ArduPilot是2007年起源于DIY Drones社区、基于GPLv3协议的**开源跨平台无人系统自动驾驶软件**，用C++编写，支持多旋翼、固定翼、无人船/USV、无人车、水下机器人等几乎所有无人载具，可运行在Pixhawk、Cube、Navio2等多种硬件上；它集成IMU/GPS/气压计/罗盘等多传感器融合与MAVLink通信，提供手动、半自主、全自主（航点、自动起降、悬停、返航）等模式，配套Mission Planner、QGroundControl等地面站，具备完善的安全保护（失控/低电/地理围栏）与日志分析能力，全球社区活跃、文档丰富、高度可定制，广泛用于科研、教育、商业巡检、测绘、农业及工业自动化场景。 

PX4 autopilot

PX4 Autopilot是Linux基金会Dronecode项目下、基于NuttX实时操作系统的**开源工业级无人系统自动驾驶软件栈**，采用模块化架构与uORB消息总线，支持多旋翼、固定翼、VTOL、无人船/车、水下机器人等全品类无人载具；集成EKF2多传感器融合（IMU/GPS/罗盘/气压计），提供手动、半自主、全自主（航点、返航、悬停、避障）模式，兼容Pixhawk等硬件与QGroundControl地面站，支持MAVLink/ROS2通信，具备完善安全保护与故障容错能力，全球社区活跃、工业适配性强，广泛用于测绘、巡检、农业、物流及科研场景。 要不要我把它和ArduPilot做一个关键差异对比表，方便你快速选型？

小公司基本都用这两家，区别如下：

维度	ArduPilot (ArduRover)	PX4 Autopilot
代码风格	纯 C++ 经典面向对象，追求高效率、压榨裸机性能	现代 C++ 结合 POSIX 接口，高度模块化、松耦合
系统架构	单线程/多任务时间片调度，核心算法高内聚	真正的微内核多线程，依靠 uORB 分布式总线通信
ROS 2 兼容	需要靠 MAVROS 协议转换网关（略显繁琐）	原生 DDS 桥接，飞控话题直接就是 ROS 2 话题
开源协议	GPLv3（要求开源，商业防犯规成本高）	BSD（极度自由，允许大厂闭源魔改）
水面船支持	ArduRover 极其成熟，调参保姆级，小厂首选	早期重航模飞行，目前正疯狂补齐水面/割草机方案

据说PX4的方案会稍微高端一点点。有时间详细再看看这部分的软硬件吧。。

4 避障与安全系统（感知层）

水面上充满了不确定性（如暗礁、漂浮的渔网、过往的游船、枯树枝），必须有自主避障能力：

• 毫米波雷达（77GHz/24GHz）： 水面环境噪声大（浪涌），毫米波雷达穿透力强，不受大雾、强光、水汽影响，用来做远距离的动静态障碍物检测极好。

• 激光雷达（LiDAR）： 用于近距离（100米内）高精度的三维建模和障碍物识别。

• 双目/单目摄像头： 配合端侧 NPU，运行轻量级目标检测算法（如 YOLO），识别水面的浮标、垃圾或行人。

• 红外夜视仪： 用于夜间巡检或搜救。

这部分就暂时不多写了。

5 任务载荷系统

• 水下测绘/搜救： 挂载 单波束/多波束测深仪（Echo Sounder）、侧扫声呐（Side Scan Sonar），利用声学原理探测水深、生成水下地形图，或者搜寻溺水者/沉船。

• 环保水质监测： 内部集成多参数水质采样与分析仪（实时测量 pH 值、溶解氧、浊度、氨氮等），甚至自带机械臂或抽水泵进行物理水样采集。

• 水面清理： 船体中部设计成开放式传送带或收集网，用来自动打捞水面绿萍、塑料瓶等垃圾。

这部分就暂时不多写了。

6 无人船关键技术点

• 水流/风浪涌对冲算法： 水流是有推力的，如何让船在强风大浪里还能笔直地走直线（对控制理论、PID 调谐要求极高）。

• 多传感器融合（Sensor Fusion）与自主避障： 如何把 IMU、RTK、雷达和视觉数据在端侧（SoC/MCU）进行低延迟的融合，做到在复杂水域不撞船、不挂网。

• 低功耗长期驻留： 很多无人船现在配合“自动充电坞”，自己没电了会自动开回岸边的岸基机箱里充电，充满再出来干活。这就要求整套系统的电源管理（PMIC）、待机休眠和唤醒机制要做得天衣无缝。

• 自动驾驶与自主等级：航点自主 + 简单避障（摄像头 / 超声 / 短距雷达）。更高级的可以全场景感知 + AI 避障 + 动态航线重规划 + 集群协同。

• 定位精度。